KMeans聚类：将聚类结果添加至初始数据集

嘿，这个需求很常见，我来一步步帮你搞定：

首先，你训练好的KMeans模型有个实用的属性labels_，它会返回每条数据对应的聚类标签，但要注意——默认标签是从0开始计数的（也就是0到5，对应你设置的6个簇）。而你需要的是1到6的数字标识，所以只需要给这个结果加1就能转换过来。

具体代码实现 #

你可以直接通过以下代码给df_1新增列：

# 把聚类标签从0-5转换为1-6，再添加到df_1中
df_1['new'] = kmeans.labels_ + 1

额外提醒 #

• 你之前写的df_1("new")是错误写法，Python中DataFrame的列访问/新增需要用方括号[]，不是圆括号。
• 要是想验证结果是否正确，可以用下面的代码查看每个簇的样本数量：

print(df_1['new'].value_counts())

运行后你会看到1到6每个数字对应的样本数，确认聚类标签已经正确添加。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mayya Lihovodov